...........................13 三、 应用场景分析 ................................................. 16 （一） 虚拟厅堂服务 ............................................16 （二） 数字人 ...................................... （二）数字孪生与金融业务联系更加紧密 ...........................38 （三）数字孪生与物联网、5G 等技术的融合逐渐加深 ................ 39 （四）数字孪生与虚拟现实的结合为金融带来了新机遇 ...............39 （五）安全意识提升 .............................................40 附录 A：金融业数字孪生应用实践 技术成为连接物理世界与虚拟空间的重要力量。本课题围绕 数字孪生技术在金融领域中虚拟厅堂服务、供应链金融、智 能运营等场景的应用，探索了其在提升客户体验、优化流程、 强化风控的潜力。通过具体案例实践，为金融行业数字孪生 应用提供借鉴和指导。 1 一、数字孪生介绍 （一）数字孪生的概念与发展 数字孪生（Digital Twins）概念于 2003 年提出，最初 被定义为与物理产品对应的虚拟数字化模型。2010

与人工智能努力的快速加速 利用机会之窗 OpenAI 发布 ChatGPT OpenAI 发布 生成式人工智能 GPT3 基底 情景 监管或成本阻碍 进一步 人工智能的进步 亚马逊推出 智能虚拟助手Alexa 该操作完成购物任务。 AI策略作为加速器 效率提升 – 与确保[潜在增长]的可能性相关 差异化与新的价值池 计算机深度 蓝色战胜冠军 卡斯帕罗夫与国际象棋 用例扩展 上升于已选 自动驾驶汽车软件 生成和测试 自动化视觉工厂 控制和资产配置 自动化营销内容 生成和宣传活动 电池健康状态和 残值估测 电动汽车能源/ 充电优化 机器人/协作机器人应用 生成式车辆 零件设计 虚拟客户服务 中心/助理 视觉检验和残余 二手车价值计算 自动驾驶 优化 生成电池 工程 预测性维护 资产 预测性诊断 并且保修优化 适应性移动即服务 车队管理 车内个人助理 并且经验优化 模型变更 终端用户服务带有“哇！效果” 主 用例 属性 （与 例子） 个性化/相关终端用户 体验 价值创造与其他 行业领域 内部结构化数据基础 内部非结构化数据基础 多领域和多所有者数据基础 虚拟客户服务 中心/助理 车载个人 助手 生成式车辆 零件设计 协作机器人制造 应用 实现规模化的自动化 驱动 自动驾驶车辆 软件生成 并且测试 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg

以语音为核心，提供社交陪伴。1）以语 音为输入输出形式的内容社交平台；2） 以语音为核心交互的陪伴产品 ➢ Airchat：美国创企，以语音为主要内容 形态进行异步社交。 ➢ AI陪伴类产品：在虚拟角色中添加个性化 音色的语音交互，提升情绪价值，如星野、 WoW、猫箱等APP AI语音内容生成产品 基于TTS（Text-to-Speech）技术将文本转换为自然逼真的语音。1）着重语音生成的AI语 态紧密结合，未来将进一步结合多模态交互、硬件产品提供更优质体验、 情感连接的AI产品。 ➢ 星野: Minimax旗下产品，提供个性化定制人设、剧情等智能体交互。 ➢ WoW：美团旗下产品，提供角色扮演、虚拟朋友等产品功能。 ➢ 猫箱：字节跳动旗下产品，由内部团队Flow开发，豆包大模型驱动。 3 4 AI Coding产品 利用人工智能和机器学习技术，通过理解人类语言描述来自动生成代码 的工 知与具身 行动能力的智能系统，以保障物理实体行为的反应速度、操作精度、决策智能度等。这一领域发展需解决传统AI在具身交互中的瓶 颈——软硬件技术升级、跨行业生态协作、伦理规范等问题，以推动人工智能从虚拟助手向实体协作伙伴演进。目前，物理AI已经 在机器人动作表现、工业机器操控等场景初步体现，物理AI甚至可在老年陪护、家庭管家等场景进一步发挥普惠作用。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 物理AI演进路线及升级挑战

以语音为核心，提供社交陪伴。1）以语 音为输入输出形式的内容社交平台；2） 以语音为核心交互的陪伴产品 ➢ Airchat：美国创企，以语音为主要内容 形态进行异步社交。 ➢ AI陪伴类产品：在虚拟角色中添加个性化 音色的语音交互，提升情绪价值，如星野、 WoW、猫箱等APP AI语音内容生成产品 基于TTS（Text-to-Speech）技术将文本转换为自然逼真的语音。1）着重语音生成的AI语 态紧密结合，未来将进一步结合多模态交互、硬件产品提供更优质体验、 情感连接的AI产品。 ➢ 星野: Minimax旗下产品，提供个性化定制人设、剧情等智能体交互。 ➢ WoW：美团旗下产品，提供角色扮演、虚拟朋友等产品功能。 ➢ 猫箱：字节跳动旗下产品，由内部团队Flow开发，豆包大模型驱动。 3 4 AI Coding产品 利用人工智能和机器学习技术，通过理解人类语言描述来自动生成代码 的工 知与具身 行动能力的智能系统，以保障物理实体行为的反应速度、操作精度、决策智能度等。这一领域发展需解决传统AI在具身交互中的瓶 颈——软硬件技术升级、跨行业生态协作、伦理规范等问题，以推动人工智能从虚拟助手向实体协作伙伴演进。目前，物理AI已经 在机器人动作表现、工业机器操控等场景初步体现，物理AI甚至可在老年陪护、家庭管家等场景进一步发挥普惠作用。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 物理AI演进路线及升级挑战

据 中心能效水平，鼓励使用可再生能源。2024 年国家发展改革委、工业和信息化部等发 布的《数字化绿色化协同转型发展实施指南》推动数据中心采用智能化能源管理系统， 提升绿电使用比例，支持数据中心参与虚拟电厂等新型能源模式。地方政策也在逐步 提升碳排放指标要求。2021 年上海要求绿电占比≥10%，推动绿电交易； 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 高性能计算、大规模科学计算等 人工智能、机器学习等 基础架构 物理基础层、虚拟化层、管理层、服务层等关键部分 高性能计算集群、大规模存储系统、网络架构 和管理与监控系统 AI 芯片与高性能计算节点、存储系统、网 络架构、智能化软件平台 计算方式 虚拟化计算环境 并行计算 分布式计算 资料来源：数字临西，Vertiv，华泰研究 资带动的数据中心需求边际变化往往推动供配电新技术放量。 1） 云中心阶段（2010-2020 年）：传统服务器托管、机架租赁等 IDC 服务形式逐步被云计 算取代，对大规模数据中心承载提出更大需求，带动集群化建设、虚拟化和云计算需求 旺盛，相应地，2008 年 HVDC 技术被电信运营商引入试点，在大型云数据中心背景下 登入历史舞台。边际变化方面，2014 年需求云化+降本诉求催化 HVDC 开始在互联网 运营商数据中心推广，追求降本增效；2017

对业务连续性有较高要求的企业，可以通过多云环境的布局，获得更具实践 价值的业务安全收益。例如，某游戏企业会选择接入多个主流云厂商的云服 务，并排定优先级；同一款游戏在高优先级云服务出现故障的情况下，会快 速切换至另一家云厂商的虚拟机服务中，从而保证业务不受单一云服务故障 的影响产生中断。 多云环境下提高资源利用率，促进成本效益最大化，增加企业运营智慧：一 些对运营质量、成本高度敏感的企业，可以在多云环境之间追求极致的综合 场景提供统一的算力服务，可助 力企业大幅降低资源成本，获得高性能和高稳定的系统服务。 �� 能力五：严谨、优化的多云成本治理 传统的企业云资源分配机制往往是粗放且过度的。业务部门基于物理机/虚拟机 时代的单体系统建设经验，依照保守的估算方法，往往会给出大幅超出实际需求 的资源申请量。 在运维过程中，运维部门对各云产品的资源使用情况，普遍缺少实时、细粒度的 监测手段，对于一些长期闲置 模型进行精调和开发，能够提供不同的大模型应用开发框架，能够基于不同 的大模型构建推理任务等。 极致的成本体验：通过各层的优化技术提升资源利用率，减少运行差错，为 企业节约训练、推理成本。例如采用GPU虚拟化技术支撑算力的精细化调 度，提升算力使用效率；在推理场景中采用Private Link技术节约公网带宽、 提升访问体验等。 �.� 最佳实践 沐瞳： 业务出海，实现海外区域多云容灾 上

前言 随着数字经济的蓬勃兴起，AI 技术正加速从虚拟空间向实体经 济领域拓展，机器人作为 AI 技术的理想载体，凭借其高度的灵活性 和强大的适应性，正在迅速发展并广泛应用于各个行业，成为推动产 业升级和变革的重要力量。工业领域自动化基础良好、环境结构化程 度高且市场需求大，成为近期“机器人+人工智能”应用落地的首要 方向。凭借其在提高生产效率、降低人力成本、提升产品质量等方面 的显著 机器人等。二是语音类，搭载行业知识库甚至大语言模型的机器人能 够按照人类的指示完成任务，成为快速部署机器人、决策辅助机器人。 推理决策模型使得机器人“能学习”提高自主性和适应性。一是 操作学习类，通过学习数据、并在虚拟环境中开展训练，机器人可以 7 实现传统机器人无法实现的焊接、喷涂和装配等操作，如喷涂机器人 通过学习大量的喷涂数据和工件表面特征，实现对复杂工件的精准轨 迹规划；焊接机器人能够根据焊接过程中遇到的不同情况进行自我调 心有限公司《具身智能发展报告（2024 年》 9 并生成编程指令执行具体操作。但是，当前较为成熟的大语言模型对 三维物理世界的理解不足，因此，融合两种或多种输入输出模式的多 模态大模型是衔接虚拟和物理世界的主要模式。 2、人形机器人作为人类能力的延伸是具身智能的重要发力点 具身智能的可以是机械臂、机械爪、仿生机械狗等多种形态，但 是由于类人形态能够执行多种复杂任务、与人类社会环境较为适配并

化工具来提升业务效率和创新能力尤为重要。具体而言, 主要包括: (1) 智能产品创新: 通过产品研发创新体系的数字化, 提高研发效率。依 托统一的协同研发管理平台, 企业可实行敏捷开发模式,应用虚拟仿真、 AI 算法 等技术进行辅助决策,从而实现快速响应、 动态优化, 降低研发成本、提升研发 质量。例如, 企业可利用生成式 AI 进行产品的概念设计; 或者通过整合内外部 数据 (如销售数据、客户需求数据) 企业可以从以下角度探索: 是否实现了研发流程的数字化贯通? 是否搭建了统一协同的研发管理平台? 是否开始搭建或应用"产品开发智能体"等基于生成式大模型的高级自动化工具? 是否运用 AI 算法与虚拟仿真技术辅助研发? 是否建立了基于行业特点的定制化智能研发体系? 针对智能产品研发 软件, 企业可从以下角度探索: 是否形成了贯穿需求、设计、开发到测试全生命周期的数字化管理? 是否引入 "生成式代码助手" 构建了多方共赢的智能销售管理生态平台? (5) 智慧客服: 客户服务智能化主要体现在客户信息的统一整合、多媒体 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 16 渠道接入、服务流程的数据拉通, 以及智能客服机器人和虚拟数字人等 AI 技术 的应用。智能客服不仅能显著降低成本、提升效率, 还能增强客户体验、增加忠 诚度, 并有助于形成服务、复购和口碑传播的闭环, 创造更高的业务价值。构建 智慧客服体系时的思考包括:

利用 AI 分析消费者行为、社交媒体趋势、经济指标等数据，帮助零售商预测未来 销售趋势 基于消费者购买趋势和偏好的变化，及时调整产品线和营销策略 医学教育与培训：虚拟病例训练，优化教学内容 模拟真实临床场景，为医学生和医生提供虚拟病例训练，提升他们的临床决策能 力和实践技能 利用 AI 分析医学教育数据，为教学内容和方法的优化提供数据支持，提高教学质量 AI 在销售领域的应用 2.1.3

自动化 高性能 云原生 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 营销云 伙伴云 客户服务云 销售云 现场服务云 智能分析云 微 信 端 企 微 端 云原生计算 虚拟机CVM 容器平台TCS 云原生存储 块存储CBS 对象存储COS 文件存储CFS 云原生网络 私有网络VPC 路由网关 数 据 库 TDSQL Mongo DB Redis 中